一种嵌入式图形血压测量系统的制作方法

本发明涉及连续无创血压测量
技术领域：
，尤其涉及嵌入式图形血压测量系统。
背景技术：
：血压是反应心血管系统功能状态的重要参数之一；血压监测在临床上和军事作业人员生理状态监测中有重要意义人体的血压并不是稳定的数值，它会随着生理状态的变化而变化，而通过血压的变化，可以提取出反映心理生理状态的重要参数。因此动脉血压的逐拍测量尤为重要。但是现在普遍应用的传统听诊测量法只能提供单次的血压值，而不能检测逐拍血压。无法观测血压在短时间内的变化。动脉插管法可以实现逐拍血压测量，结果最为准确，但因其是有创测量，应用范围有限。有研究表明采用动脉张力法可以较为准确地测量无创逐拍动脉血压，但该方法不易操作，其对位置和人体动作很敏感：不利于长时间测量)。近年来，基于容积钳技术的无创血压测量设备finapress和portapres在实验室研究中得到了广泛应用。该方法测量的是手指脉搏(即指端的血压)，而不是我们通常意义的肱动脉血压，易受到血管收缩、微循环障碍等因素的影响。在长时间测量时因静脉充血.影响测量精度；由于需要在被测部位保持一定的压力.该方法舒适性较差。相比上述方法，脉搏波传导时间法(pulsewavetransittime；pwtf)因其测量简单，易于实现，是实用性较强的一种无创血压测量方法。littlevgl是一个免费的开源图形库，提供了创建嵌入式gui所需的一切，littlevgl是一个完整的图形框架，不需要考虑绘制原始形状，可以从易于使用的构建块(如按钮、图表、图像、列表、滑块、开关、键盘等)构建gui。具有易于使用的图形元素、漂亮的视觉效果和低内存占用。freertos是一个迷你的实时操作系统内核。作为一个轻量级的操作系统，功能包括：任务管理、时间管理、信号量、消息队列、内存管理、记录功能、软件定时器、线程、进程等，可基本满足较小系统的需要。目前暂无基于littlevgl和freertos系统的嵌入式图形无创血压测量系统，为了弥补这一块缺失，本发明提出了一种嵌入式图形无创血压测量系统，其基于littlevgl和freertos系统，实现了嵌入式图形无创血压测量系统。现有技术至少存在以下不足：1.现有技术普遍采用linux系统框架，该操作系统架构庞大雍总，不够精简和灵活；2.现有技术嵌入式ui采用touchgfx，embeddedwizard居多，但是这些系统是商用系统，付费高昂；3.现有技术的一些连续无创血压测量方法，有的没有嵌入式操作系统系统支持，有的没有嵌入式ui系统支持，同时在该领域还没有使用freertos系统和littlevgl中间件来实现无创血压测量的产品，因此，该技术也是对该空白产品领域的一个填补。技术实现要素：为解决现有技术中存在的技术问题，本发明提供了一种嵌入式图形血压测量系统。本发明提供的嵌入式图形血压测量系统，基于littlevgl和freertos系统，用于血压测量装置，包括：ui模块、应用层、资源层、中间件层和内核层，由freertos系统提供底层的内核操作系统架构，littlevgl提供嵌入式图形显示所需要的littlevgl中间件，利用了freertos系统的嵌入式操作系统框架中的内存管理机制、硬件设备管理机制、线程调度机制、文件系统管理机制、中断管理等功能，利用littlevgl的嵌入式图形显示底层驱动，通过搭建各个功能模块可以弥补freertos和littlevgl系统领域内的血压测量功能空白；同时通过优化的连续无创血压测量方法，提高测量精确度。freertos是一个迷你的嵌入式实时操作系统内核。作为一个轻量级的操作系统，功能包括：任务管理、时间管理、信号量、消息队列、内存管理、记录功能、软件定时器、线程、进程等，可基本满足较小系统的需要。littlevgl是一个免费的开源图形库，提供了创建嵌入式gui所需的一切，littlevgl是一个完整的图形框架，不需要考虑绘制原始形状，可以从易于使用的构建块(如按钮、图表、图像、列表、滑块、开关、键盘等)构建gui。具有易于使用的图形元素、漂亮的视觉效果和低内存占用。本发明提出了基于freertos和littlevgl的嵌入式图形血压测量系统,弥补了目前暂无基于freertos和littlevgl的嵌入式图形血压测量系统的缺失。该系统在实际应用时，比如用于一个血压测量手表，则会配置一个臂式血压计作为校准设备，在更换一个使用者时，需要先连接校准设备进行校准，校准的过程采集同一使用者的多组数据通过校准设备进行校准，之后由数据处理模块处理后，由血压计算模块计算得到用于该使用者的血压测量的回归方程中的回归系数和回归常数，确定回归方程。用于后续在实际动态监测时，实时计算使用者的血压。同时，还会配置相关的测量设备，比如血压传感器，心率传感器等。本发明提供了一种嵌入式图形血压测量系统，基于littlevgl和freertos系统，用于血压测量装置，并与校准设备和测量设备配合使用，利用freertos系统的内存管理机制、硬件设备管理机制、线程调度机制、文件系统管理机制、中断管理机制调度以及littlevgl的嵌入式图形显示底层驱动，进行校准设备连接、测量设备连接、系统校准、血压测量、心率测量，所述血压测量采用考虑心率因素和pwv因素的回归方程进行血压计算的连续无创血压测量。优选地，所述嵌入式图形血压测量系统包括：ui模块、应用层、资源层、中间件层和内核层，其中，应用层包含血压测量模块、心率测量模块、设备连接模块、校准模块；资源层包含图片库资源和字体库资源；中间件层包含littlevgl中间件；内核层包含硬件抽象接口模块和蓝牙库模块；ui模块执行的操作包括：与littlevgl中间件进行交互，接收ui界面操作产生的指令，将指令传给littlevgl中间件，或接收littlevgl中间件的信息在ui界面上进行显示；资源层由ui模块通过littlevgl中间件调用，在ui界面进行显示；应用层通过littlevgl中间件接收由ui界面操作产生的指令，并将根据操作指令获取的结果通过littlevgl中间件返回给ui模块；血压测量模块执行的操作包括：接收littlevgl中间件发送的血压测量指令，通过freertos系统中的硬件设备管理机制向测量设备发送血压测量的消息，并接收测量设备返回的pwtt和心率pulse测量数据，再结合校准数据，利用考虑了心率因素和pwv因素的回归方程，实时计算收缩压sbp和舒张压dbp，将计算结果通过littlevgl中间件在ui界面显示；心率测量模块执行的操作包括：接收littlevgl中间件发送的心率测量指令，通过freertos系统中的硬件设备管理机制向测量设备发送心率测量的消息，并接收测量设备返回的心率pulse测量数据，将数据通过littlevgl中间件在ui界面显示；设备连接模块包括校准设备连接模块和测量设备连接模块；校准设备连接模块用于连接校准设备与血压测量装置，执行的操作包括：接收littlevgl中间件发送的校准设备连接指令，通过freertos系统中的硬件管理机制打开血压测量装置的蓝牙，进行校准设备连接，并根据连接结果通过littlevgl中间件在ui界面显示；测量设备连接模块用于连接测量设备与血压测量装置，执行的操作包括：接收littlevgl中间件发送的测量设备连接指令，通过freertos系统中的硬件管理机制打开血压测量装置的蓝牙，进行测量设备连接，并根据连接结果通过littlevgl中间件在ui界面显示；校准模块执行的操作包括：接收littlevgl中间件发送的校准指令，通过freertos系统中的硬件管理机制打开血压测量装置的蓝牙，发送校准设备连接指令给校准设备连接模块，进行校准设备连接，发送测量设备连接指令给测量设备连接模块，连接测量设备，通过freertos系统中的线程调度机制向校准设备发送校准命令，向测量设备发送测量命令，接收校准设备数据，接收测量设备数据，并根据校准结果通过littlevgl中间件在ui界面显示；littlevgl中间件执行如下操作：接收ui界面操作产生的指令，并向相应应用层转发指令，以及接收应用层数据，并通过ui模块在ui界面显示。优选地，通过freertos系统中的线程调度机制由蓝牙中间件打开血压测量装置的蓝牙；蓝牙中间件位于中间件层，执行如下操作：打开或关闭血压测量装置蓝牙，接收血压测量装置的ui界面连接或者断开校准设备消息，接收血压测量装置的ui界面连接或者断开血压测量装置消息，以及向血压测量装置的ui界面返回当前蓝牙连接的状态。优选地，中间件层还包含电池管理中间件、传感器中间件和控制命令中间件；蓝牙库模块执行如下操作：初始化血压测量装置中的蓝牙模块，蓝牙开/关底层接口封装，蓝牙连接/断开底层接口封装和蓝牙数据传输底层接口封装；电池管理中间件执行如下操作：检测血压测量装置电源插拔状态，检测血压测量装置当前电量信息，低电量报警监控和电池充电状态监控；传感器中间件执行如下操作：对血压测量装置中的陀螺仪/三轴加速度/光电传感器进行打开和关闭，以及陀螺仪/三轴加速度/光电传感器的数据监测；控制命令中间件执行如下操作：接收应用层消息/命令/数据，并将消息封装成控制命令，通过串口发送给传感器，接收传感器返回信息，向中间件层返回控制命令执行结果信息。优选地，内核层包含硬件抽象接口模块、存储模块、蓝牙库模块和调试模块；硬件抽象接口模块执行如下操作：操作系统部分接口封装，电源管理操作底层接口封装，ram操作底层接口封装，flash操作底层接口封装，gpio操作底层接口封装，usb操作底层接口封装，lcd操作底层接口封装，串口操作底层接口封装，i2c操作底层接口封装和传感器操作底层接口封装；存储模块执行如下操作：初始化flash，将flash分为用户信息区和测量数据存储区管理；调试模块执行如下操作：封装调试系统各接口，如系统信息查看接口、传感器状态信息查看接口和各功能模块状态信息查看接口，通过调试开关宏进行调试模块的开关。优选地，利用考虑了心率因素和pwv因素的回归方程，实时计算收缩压sbp和舒张压dbp具体包括如下步骤：根据校准数据及采集的pwtt值，采用pwtt筛选算法筛选出合格的pwtt值；根据优化的pwv算法计算实时pwv值；采用下面的回归方程，收缩压sbp和舒张压dbp；sbp＝m1+p1*pwv+q1*pulse；dbp＝m2+p2*pwv+q2*pulse；其中，m1：收缩压的回归常数，由校准数据获得；m2：舒张压的回归常数，由校准数据获得；p1、q1、p2和q2分别为sbp与pwv、sbp与pulse、pp与pwv、pp与pulse之间的回归系数，由校准数据获得；pwv为计算的实时pwv值；pulse为实时采集的心率值。优选地，收缩压的回归常数m1和舒张压的回归常数m2通过如下方法计算得到：m1＝b-p1*a-q1*u；m2＝c-p2*a-q2*u；其中，a为校准数据的pwv的均值；b为校准数据的收缩压的均值；c为校准数据的脉压值的均值；u为校准数据的心率pulse的均值；p1、q1、p2和q2分别为sbp与pwv、sbp与pulse、pp与pwv、pp与pulse之间的回归系数，由校准数据获得。优选地，sbp与pwv、sbp与pulse、pp与pwv、pp与pulse之间的回归系数p1、q1、p2和q2通过如下方法计算得到：p1＝(sys_ray-sys_rby*sys_rab)/(1-sys_rab*sys_rab)*(e/d)；q1＝(sys_rby-sys_ray*sys_rab)/(1-sys_rab*sys_rab)*(e/j)；p2＝(dis_ray-dis_rby*dis_rab)/(1-dis_rab*dis_rab)*(f/d)；q2＝(dis_rby-dis_ray*dis_rab)/(1-dis_rab*dis_rab)*(f/j)；其中：d为校准数据的pwv标准差；e为校准数据的sbp标准差，f为校准数据的pp标准差；j为校准数据的心率pulse标准差；sys_ray为校准数据的sbp与pwv之间的自相关系数；sys_rby为校准数据的sbp与pulse之间的自相关系数；sys_rab为校准数据的pwv与pulse之间的自相关系数；dis_ray为校准数据的pp与pwv之间的自相关系数；dis_rby为校准数据的pp与pulse之间的自相关系数；dis_rab为校准数据的pwv与pulse之间的自相关系数。优选地，pwv、收缩压sbp、心率pulse和脉压差pp之间的相关系数通过如下步骤计算得到：计算pwv、收缩压sbp、心率pulse和脉压差pp的平均值；计算pwv、收缩压sbp、心率pulse和脉压差pp的标准差值；计算pwv、收缩压sbp、心率pulse和脉压差pp的协方差值；计算pwv、收缩压sbp、心率pulse以及脉压差pp之间的相关系数；所述pwv、收缩压sbp、心率pulse以及脉压差pp之间的相关系数如下：sbp与pwv之间的自相关系数：sys_ray＝g1/(d*e)；sbp与pulse之间的自相关系数：sys_rby＝s1/(e*j)；pwv与pulse之间的自相关系数：sys_rab＝n1/(d*j)；pp与pwv之间的自相关系数：dis_ray＝g2/(d*f)；pp与pulse之间的自相关系数：dis_rby＝s2/(f*j)；其中，g1为d和e的协方差；g2为d和f的协方差；n1为d和j的协方差；s2为f和j的协方差。优选地，根据校准数据采用pwtt筛选算法筛选出合格的pwtt值，根据优化的pwv算法计算pwv值，具体包括如下步骤：校准数据通过如下筛选步骤获得：pwtt初步采集及初筛步骤；s1000：采集n个pwtt值，丢弃前面p个pwtt值；s2000：计算剩余(n-p)个pwtt值的均值，根据置信度m％计算第一置信区间；s3000：丢弃剩余(n-p)个pwtt值中不在第一置信区间内的pwtt值，如果剩余的pwtt个数满足预设的最低pwtt个数要求，则确定为校准数据，如果剩余的pwtt个数不满足预设的最低pwtt个数要求，则执行pwtt继续采集及筛选步骤；pwtt继续采集及筛选步骤；s4000；继续采集m个pwtt值，使得pwtt总个数达到预设的最低pwtt个数；s5000：计算pwtt值的均值，根据置信度m％计算第二置信区间；每次迭代计算的所述第二置信区间与当前参与置信区间计算的pwtt值有关；s6000：丢弃pwtt值不在第二置信区间内的pwtt值；s7000：如果剩余的pwtt值个数满足预设的最低pwtt个数要求，则确定为校准数据，否则，继续执行步骤s4000，直至满足预设的最低pwtt个数要求；对实时采集的pwtt重复上述步骤s4000-步骤s6000进行筛选，直至满足预设的最低pwtt个数要求；pwv计算步骤；s8000：计算保留的pwtt值的均值s；s9000：计算pwv值；其中pwv值采用如下公式进行计算；其中，pwv为最终计算得到的脉搏波波速；l为待测者的臂长；a为正常人肩膀到心脏的平均距离；s为最终保留的pwtt值的均值；置信区间(a1，a2)的计算采用如下公式：a1＝a-a*m％；a2＝a+a*m％；其中，a为当前保留的pwtt值的均值；m％为置信度；a1为置信区间下限；a2为置信区间上限。与现有技术相对比，本发明的有益效果如下：(1)本发明通过使用freertos系统和littlevgl中间件技术来实现无创血压测量，该系统架构填补了该产品领域的空白。(2)本发明通过丢弃初始误差较大的数据后，直接提高采集数据的精确度。(3)本发明通过设置置信区间，丢弃不在当前总体平均值置信区间内的数据，增加采集数据的可信度，从而提高采集数据的精确度。(4)本发明多次采用置信区间进行pwtt数据筛选，防止了在数据采集的过程中出现异常数据的抖动，而出现误差较大的数据，采用置信区间的方法会筛掉不在置信区间的数据，使整体数据精确度更高，从而使后续最终计算的pwv结果更精确。(5)本发明考虑收缩压sbp、脉压pp、心率pulse与血压的关系，计算各组数据中sbp、pwv、pp、pulse之间的自相关系数、回归系数以及回归常数，并构建包括各参数回归系数和回归常数的回归方程来计算血压值，结果更精确。附图说明图1是本发明的一个实施例的系统架构图；图2是本发明的一个实施例的血压测量流程图；图3是本发明的一个实施例的心率测量流程图；图4是本发明的一个实施例的校准设备连接流程图；图5是本发明的一个实施例的测量设备连接流程图；图6是本发明的一个实施例的校准模块的工作流程图图7是本发明的一个实施例的计算当前舒张压及收缩压的流程图；图8是本发明的一个实施例中采集pwtt时，pwtt值的波动示例图。具体实施方式下面结合附图1-8，对本发明的具体实施方式作详细的说明。本发明提供了一种嵌入式图形血压测量系统，基于littlevgl和freertos系统，用于血压测量装置，并与校准设备和测量设备配合使用，利用freertos系统的内存管理机制、硬件设备管理机制、线程调度机制、文件系统管理机制、中断管理机制调度以及littlevgl的嵌入式图形显示底层驱动，进行校准设备连接、测量设备连接、系统校准、血压测量、心率测量，所述血压测量采用考虑心率因素和pwv因素的回归方程进行血压计算的连续无创血压测量。作为优选实施方式，所述嵌入式图形血压测量系统包括：ui模块、应用层、资源层、中间件层和内核层，其中，应用层包含血压测量模块、心率测量模块、设备连接模块、校准模块；资源层包含图片库资源和字体库资源；中间件层包含littlevgl中间件；内核层包含硬件抽象接口模块和蓝牙库模块；ui模块执行的操作包括：与littlevgl中间件进行交互，接收ui界面操作产生的指令，将指令传给littlevgl中间件，或接收littlevgl中间件的信息在ui界面上进行显示；资源层由ui模块通过littlevgl中间件调用，在ui界面进行显示；应用层通过littlevgl中间件接收由ui界面操作产生的指令，并将根据操作指令获取的结果通过littlevgl中间件返回给ui模块；血压测量模块执行的操作包括：接收littlevgl中间件发送的血压测量指令，通过freertos系统中的硬件设备管理机制向测量设备发送血压测量的消息，并接收测量设备返回的pwtt和心率pulse测量数据，再结合校准数据，利用考虑了心率因素和pwv因素的回归方程，实时计算收缩压sbp和舒张压dbp，将计算结果通过littlevgl中间件在ui界面显示；如果测量超时，则通过littlevgl中间件由ui界面告知用户测量失败，否则通过littlevgl中间件在ui界面显示实时计算收缩压sbp和舒张压dbp作为血压测量值。心率测量模块执行的操作包括：接收littlevgl中间件发送的心率测量指令，通过freertos系统中的硬件设备管理机制向测量设备发送心率测量的消息，并接收测量设备返回的心率pulse测量数据，将数据通过littlevgl中间件在ui界面显示；如果测量超时，则通过littlevgl中间件由ui界面告知用户测量失败，否则通过littlevgl中间件在ui界面显示心率测量值。设备连接模块包括校准设备连接模块和测量设备连接模块；校准设备连接模块用于连接校准设备与血压测量装置，执行的操作包括：接收littlevgl中间件发送的校准设备连接指令，通过freertos系统中的硬件管理机制打开血压测量装置的蓝牙，进行校准设备连接，并根据连接结果通过littlevgl中间件在ui界面显示；若连接成功，则通过littlevgl中间件在ui界面显示已连接图标，否则继续重复连接三次，若连接成功，则通过littlevgl中间件在ui界面会显示已连接图标，否则，连接失败，通过littlevgl中间件在ui界面则告知用户连接失败。测量设备连接模块用于连接测量设备与血压测量装置，执行的操作包括：接收littlevgl中间件发送的测量设备连接指令，通过freertos系统中的硬件管理机制打开血压测量装置的蓝牙，进行测量设备连接，并根据连接结果通过littlevgl中间件在ui界面显示；若连接成功，则通过littlevgl中间件在ui界面显示已连接图标，否则，连接失败，通过littlevgl中间件在ui界面则告知用户连接失败。校准模块执行的操作包括：接收littlevgl中间件发送的校准指令，通过freertos系统中的硬件管理机制打开血压测量装置的蓝牙，发送校准设备连接指令给校准设备连接模块，进行校准设备连接，发送测量设备连接指令给测量设备连接模块，连接测量设备，通过freertos系统中的线程调度机制向校准设备发送校准命令，向测量设备发送测量命令，接收校准设备数据，接收测量设备数据，并根据校准结果通过littlevgl中间件在ui界面显示；若校准成功，则通过littlevgl中间件在ui界面提示校准成功，若校准失败，则通过littlevgl中间件在ui界面告知用户校准失败。根据一个具体实施方案，应用层还可以包括数据传输模块，数据传输模块执行如下操作：流程开始时会判断是读数据还是写数据，如果是写数据，则会获取ui界面设置信息功能中的用户输入信息，并向littlevgl中间件发送数据消息，最后将数据发送到后台服务器进行同步；如果是读数据，则会读取服务器上的用户信息，并将信息返回写入到测量设备。littlevgl中间件执行如下操作：接收ui界面操作产生的指令，并向相应应用层转发指令，以及接收应用层数据，并通过ui模块在ui界面显示。作为优选实施方式，通过freertos系统中的线程调度机制由蓝牙中间件打开血压测量装置的蓝牙；蓝牙中间件位于中间件层，执行如下操作：打开或关闭血压测量装置蓝牙，接收血压测量装置的ui界面连接或者断开校准设备消息，接收血压测量装置的ui界面连接或者断开血压测量装置消息，以及向血压测量装置的ui界面返回当前蓝牙连接的状态。作为优选实施方式，中间件层还包含电池管理中间件、传感器中间件和控制命令中间件；蓝牙库模块执行如下操作：初始化血压测量装置中的蓝牙模块，蓝牙开/关底层接口封装，蓝牙连接/断开底层接口封装和蓝牙数据传输底层接口封装；电池管理中间件执行如下操作：检测血压测量装置电源插拔状态，检测血压测量装置当前电量信息，低电量报警监控和电池充电状态监控；传感器中间件执行如下操作：对血压测量装置中的陀螺仪/三轴加速度/光电传感器进行打开和关闭，以及陀螺仪/三轴加速度/光电传感器的数据监测；控制命令中间件执行如下操作：接收应用层消息/命令/数据，并将消息封装成控制命令，通过串口发送给传感器，接收传感器返回信息，向中间件层返回控制命令执行结果信息。作为优选实施方式，内核层包含硬件抽象接口模块、存储模块、蓝牙库模块和调试模块；硬件抽象接口模块执行如下操作：操作系统部分接口封装，电源管理操作底层接口封装，ram操作底层接口封装，flash操作底层接口封装，gpio操作底层接口封装，usb操作底层接口封装，lcd操作底层接口封装，串口操作底层接口封装，i2c操作底层接口封装和传感器操作底层接口封装；存储模块执行如下操作：初始化flash，将flash分为用户信息区和测量数据存储区管理；调试模块执行如下操作：封装调试系统各接口，如系统信息查看接口、传感器状态信息查看接口和各功能模块状态信息查看接口，通过调试开关宏进行调试模块的开关。作为优选实施方式，利用考虑了心率因素和pwv因素的回归方程，实时计算收缩压sbp和舒张压dbp具体包括如下步骤：根据校准数据及采集的pwtt值，采用pwtt筛选算法筛选出合格的pwtt值；根据优化的pwv算法计算实时pwv值；采用下面的回归方程，收缩压sbp和舒张压dbp；sbp＝m1+p1*pwv+q1*pulse；dbp＝m2+p2*pwv+q2*pulse；其中，m1：收缩压的回归常数，由校准数据获得；m2：舒张压的回归常数，由校准数据获得；p1、q1、p2和q2分别为sbp与pwv、sbp与pulse、pp与pwv、pp与pulse之间的回归系数，由校准数据获得；pwv为计算的实时pwv值；pulse为实时采集的心率值。作为优选实施方式，收缩压的回归常数m1和舒张压的回归常数m2通过如下方法计算得到：m1＝b-p1*a-q1*u；m2＝c-p2*a-q2*u；其中，a为校准数据的pwv的均值；b为校准数据的收缩压的均值；c为校准数据的脉压值的均值；u为校准数据的心率pulse的均值；p1、q1、p2和q2分别为sbp与pwv、sbp与pulse、pp与pwv、pp与pulse之间的回归系数，由校准数据获得。作为优选实施方式，sbp与pwv、sbp与pulse、pp与pwv、pp与pulse之间的回归系数p1、q1、p2和q2通过如下方法计算得到：p1＝(sys_ray-sys_rby*sys_rab)/(1-sys_rab*sys_rab)*(e/d)；q1＝(sys_rby-sys_ray*sys_rab)/(1-sys_rab*sys_rab)*(e/j)；p2＝(dis_ray-dis_rby*dis_rab)/(1-dis_rab*dis_rab)*(f/d)；q2＝(dis_rby-dis_ray*dis_rab)/(1-dis_rab*dis_rab)*(f/j)；其中：d为校准数据的pwv标准差；e为校准数据的sbp标准差，f为校准数据的pp标准差；j为校准数据的心率pulse标准差；sys_ray为校准数据的sbp与pwv之间的自相关系数；sys_rby为校准数据的sbp与pulse之间的自相关系数；sys_rab为校准数据的pwv与pulse之间的自相关系数；dis_ray为校准数据的pp与pwv之间的自相关系数；dis_rby为校准数据的pp与pulse之间的自相关系数；dis_rab为校准数据的pwv与pulse之间的自相关系数。作为优选实施方式，pwv、收缩压sbp、心率pulse和脉压差pp之间的相关系数通过如下步骤计算得到：计算pwv、收缩压sbp、心率pulse和脉压差pp的平均值；计算pwv、收缩压sbp、心率pulse和脉压差pp的标准差值；计算pwv、收缩压sbp、心率pulse和脉压差pp的协方差值；计算pwv、收缩压sbp、心率pulse以及脉压差pp之间的相关系数；所述pwv、收缩压sbp、心率pulse以及脉压差pp之间的相关系数如下：sbp与pwv之间的自相关系数：sys_ray＝g1/(d*e)；sbp与pulse之间的自相关系数：sys_rby＝s1/(e*j)；pwv与pulse之间的自相关系数：sys_rab＝n1/(d*j)；pp与pwv之间的自相关系数：dis_ray＝g2/(d*f)；pp与pulse之间的自相关系数：dis_rby＝s2/(f*j)；其中，g1为d和e的协方差；g2为d和f的协方差；n1为d和j的协方差；s2为f和j的协方差。将各组校准数据的各参量的均值、标准差和协方差定义如下，也可以根据实际需要采用不同字母进行定义。表1各参量均值、标准差、协方差符号定义该步计算的各组校准数据的各个相关系数值主要是为了计算两组不同变量之间线性相关程度，会作为参数用于后续回归系数的计算，该参数会直接影响回归系数的相关性，从而最终间接影响到测量血压值的精确度。作为优选实施方式，根据校准数据采用pwtt筛选算法筛选出合格的pwtt值，根据优化的pwv算法计算pwv值，具体包括如下步骤：校准数据通过如下筛选步骤获得：pwtt初步采集及初筛步骤；s1000：采集n个pwtt值，丢弃前面p个pwtt值；s2000：计算剩余(n-p)个pwtt值的均值，根据置信度m％计算第一置信区间；s3000：丢弃剩余(n-p)个pwtt值中不在第一置信区间内的pwtt值，如果剩余的pwtt个数满足预设的最低pwtt个数要求，则确定为校准数据，如果剩余的pwtt个数不满足预设的最低pwtt个数要求，则执行pwtt继续采集及筛选步骤；pwtt继续采集及筛选步骤；s4000；继续采集m个pwtt值，使得pwtt总个数达到预设的最低pwtt个数；s5000：计算pwtt值的均值，根据置信度m％计算第二置信区间；每次迭代计算的所述第二置信区间与当前参与置信区间计算的pwtt值有关；s6000：丢弃pwtt值不在第二置信区间内的pwtt值；s7000：如果剩余的pwtt值个数满足预设的最低pwtt个数要求，则确定为校准数据，否则，继续执行步骤s4000，直至满足预设的最低pwtt个数要求；对实时采集的pwtt重复上述步骤s4000-步骤s6000进行筛选，直至满足预设的最低pwtt个数要求；pwv计算步骤；s8000：计算保留的pwtt值的均值s；s9000：计算pwv值；其中pwv值采用如下公式进行计算；其中，pwv为最终计算得到的脉搏波波速；l为待测者的臂长；a为正常人肩膀到心脏的平均距离；s为最终保留的pwtt值的均值；置信区间(a1，a2)的计算采用如下公式：a1＝a-a*m％；a2＝a+a*m％；其中，a为当前保留的pwtt值的均值；m％为置信度；a1为置信区间下限；a2为置信区间上限。实施例1下面给出传统方法中计算血压未加入心率回归系数时测量的血压与本发明的连续无创血压测量系统中加入心率回归系数的方案的血压对比。一、未添加心率回归系数测量的血压与标准血压计测量值对比表2测试者不同阶段(校准/测量)以及不同状态(静止/运动)时通过校准血压计所测得的收缩压sbp和舒张压dbp的血压值表3pwtt血压测量手表中采用的未添加心率计算公式中的m值和p值sbpppp0.5900674240.233961592m121.498257.8830未添加心率的血压计算公式为：血压值＝m+p*pwv；表格中：p为sbp或pp与pwv的回归系数；m为sbp或pp的回归常数，为sbp或pp的平均值－p×pwv的平均值。表4测试者不同状态(静止/运动)时通过pwtt血压测量手表所测得的pwtt值、pwv值、未添加心率的血压计算算法计算的收缩压sbp和舒张压dbp表5测试者在不同状态(静止/运动)时通过校准血压计测的血压值与pwtt血压测量手表采用的未添加心率算法计算的血压值之间的误差采用未添加心率的血压计算方法测得的sbp平均值误差为-4.1mmhg；sbp标准偏差为9.5mmhg；采用未添加心率的血压计算方法测得的dbp平均值误差为-2.5mmhg；dbp标准偏差为4.1mmhg；上述数据可以看到在校准后，通过校准数据所计算的系数，再通过校准系数通过未添加心率的计算算法在测量阶段计算收缩压sbp和计算舒张压dbp，而上表显示测量结果标准偏差误差为9.5，超过国际标准8mmhg范围的要求。二、本发明的连续无创血压测量系统中添加了心率回归系数测量的血压与标准血压计测量值对比标准血压计测量数据见表2。表6本发明添加了心率计算公式中的m值、p值和q值sbpppp-9.8588-11.0822q1.45220.9990m64.512536.1852将本发明的添加心率后的血压计算公式sbp＝m1+p1*pwv_rt+q1*pulse_rt；dbp＝m2+p2*pwv_rt+q2*pulse_rt；写成血压计算通用公式为：血压值＝m+p*pwv+q*pulse；其中，m为回归常数，分别对应根据各组校准数据得到的收缩压回归常数m1和舒张压回归常数m2；p为回归系数，分别对应根据各组校准数据得到的sbp与pwv、pp与pwv之间的回归系数p1和p2；q为回归系数，分别对应根据各组校准数据得到的sbp与pulse、pp与pulse之间的回归系数q1和q2；表7测试者不同阶段(校准/测量)以及不同状态(静止/运动)时通过采用本发明方法的pwtt血压测量手表所测得的pwtt值、pwv值、心率pulse值、本发明算法计算的收缩压sbp、舒张压dbp和脉压pp表8测试者在不同状态(静止/运动)时通过校准血压计测的血压值与本发明的添加心率后计算的血压值之间的误差，以及最终结果的误差平均值和最终结果的误差标准偏差采用未添加心率的血压计算方法测得的sbp平均值误差为-1.6mmhg；sbp标准偏差为8mmhg；采用未添加心率的血压计算方法测得的dbp平均值误差为-2.2mmhg；dbp标准偏差为3.4mmhg；采用本发明采用的方法增加心率数据后，从上述数据可以看到在校准后，通过校准数据所计算的系数，再通过校准系数通过添加心率的计算算法在测量阶段计算收缩压sbp和计算舒张压dbp，而上表显示测量结果最终平均值和标准偏差误差均在国际标准8mmhg范围的要求。实施例2根据本发明的一个具体实施方案，下表是同一测试者，固定臂长、n、m和a参数，分别计算丢弃前不同个数的pwtt值，对最终pwv的值的影响。其中，真实pwv＝3.566243，臂长l＝630mm，n＝15，m＝10％，a＝200mm。表9初筛时丢弃不同个数pwtt值对pwv的影响真实pwv值采用某品牌aecg100ecg/ppg及pwtt多功能生理讯号测试仪测得，根据上表第2列，可得到pwtt波动图8，可以看到，前5个采集点pwtt数据波动比较大，5个采集点后数据趋于平稳，因此，在p＝5-9时，即丢弃前5个到前9个pwtt值时，pwv计算结果更接近与真实值，而在不丢弃或者丢弃少于5个pwtt值时，pwv计算结果偏离真实值更多，且丢弃越少偏离越多。在丢弃5个之后，pwv计算值基本趋于稳定，均接近于真实值。因此将p的取值范围定为5≤p≤9，更优的，为了节省计算时间，p可以为5。同时，可以看到，在n＝6以后，pwtt值基本已经稳定，因此，n取值为5<n≤15，更优地，为保证样本量足够，n可以为15。实施例3根据本发明的一个具体实施方案，下表是同一测试者，固定臂长、n、m和a参数，相比于实施例2，改变置信度m值。其中，真实pwv＝3.566243，臂长l＝630mm，n＝15，m＝5％，a＝200mm。表10置信度为5％时的pwv计算结果在实施例2的基础上，仅改变置信度m的值，将置信度提高到5％时，根据本发明的pwv计算步骤，舍弃不在置信区间内的数据，同时丢弃后补充采集pwtt数据，最后可以看到，p＝0，p＝3，p＝5，p＝7时，相比实施例2置信度m为10％时，pwv最终计算结果更接近于真实值，精度都有所提高。由于用户在不同硬件环境和开发环境下，采集到的pwtt值的精确度及抖动情况是不一样的，所以用户可以根据实际的硬件环境和开发环境来设置置信区间m值来限定误差范围，从而获取到对应精度的pwv值范围。在追求高精度的时候，可以适当调低置信度m，可以使得pwv最终计算结果更接近于真实值，精度有所提高，但缺点是会消耗更多的计算时间和计算资源；而为了提高pwv的计算速度，可以提高置信度m，但是会降低pwv的精度，用户可以根据实际的需求场景来调节m值对最终结果进行取舍。以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围之内。当前第1页12